1. Загрузите датасет insurance_cost.csv (лежит в папке домашнего задания). Это данные по базовым показателям здоровья индивида и сумме, которую страховая компания заплатила за его лечение в год. Обычно эти данные используют, чтобы потренироваться в предсказании того, как определённые характеристики индивида повышают траты страховой компании (и, соответственно, должны быть заложены в цену страховки).
# install.packages('mltools')
library(corrplot)
library(corrr)
library(mltools)
library(data.table)
library(factoextra)
library(cluster)
library(FactoMineR)
library(ggbiplot)
library(dplyr)

data = read.csv('/Users/nataliesheiko/Bioinf/DataViz/DataViz_HT1/insurance_cost.csv', stringsAsFactors = T)
head(data, 5)
##   age    sex    bmi children smoker    region   charges
## 1  19 female 27.900        0    yes southwest 16884.924
## 2  18   male 33.770        1     no southeast  1725.552
## 3  28   male 33.000        3     no southeast  4449.462
## 4  33   male 22.705        0     no northwest 21984.471
## 5  32   male 28.880        0     no northwest  3866.855
str(data)
## 'data.frame':    1338 obs. of  7 variables:
##  $ age     : int  19 18 28 33 32 31 46 37 37 60 ...
##  $ sex     : Factor w/ 2 levels "female","male": 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 ...
##  $ bmi     : num  27.9 33.8 33 22.7 28.9 ...
##  $ children: int  0 1 3 0 0 0 1 3 2 0 ...
##  $ smoker  : Factor w/ 2 levels "no","yes": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ region  : Factor w/ 4 levels "northeast","northwest",..: 4 3 3 2 2 3 3 2 1 2 ...
##  $ charges : num  16885 1726 4449 21984 3867 ...
2. Сделайте интерактивный plotly график отношения индекса массы тела и трат на страховку. Раскрасьте его по колонке smoker.
plot_ly(data,
  x = ~ bmi,
  y = ~ charges,
  color = ~ smoker
)   %>%
  layout(
    title = 'Отношение ИМТ и трат на страховку (с учётом статуса курения)',
    yaxis = list(title = 'ИМТ',
                 zeroline = FALSE),  
    xaxis = list(title = 'Расходы, $',
                 zeroline = FALSE))
3. Сделайте тоже самое через ggplotly.
plot <- ggplot() +
  geom_point(data = data,
             aes(x = bmi, y = charges, color = smoker),
             size = 1, alpha = 0.7) +
  theme_light() +
  ggtitle('Отношение ИМТ и трат на страховку (с учётом статуса курения)') + 
  labs(x = 'ИМТ', y = 'Расходы, $')
  
ggplotly(plot)
4. Кратко сделайте корреляционный анализ данных insurance_cost. Посмотрите документацию пакетов, которые мы проходили на занятии и, исходя из этого, постройте минимум два новых типа графика (которые мы не строили на занятии).
# данные не имеют пропусков, 'невозможных' нулевых значений
data_corr <- data %>% 
  select(is.integer | is.numeric) %>% cor()

data_corr
##                age   children       bmi    charges
## age      1.0000000 0.04246900 0.1092719 0.29900819
## children 0.0424690 1.00000000 0.0127589 0.06799823
## bmi      0.1092719 0.01275890 1.0000000 0.19834097
## charges  0.2990082 0.06799823 0.1983410 1.00000000
corrplot(data_corr, method = 'pie')

corrplot.mixed(data_corr, order = 'AOE')

network_plot(data_corr, min_cor = .01, colors = c('red', 'black'))

x <- data %>% select(where(is.numeric)) %>% 
  correlate() %>% 
  rearrange() %>% 
  shave() 

rplot(x, colors = c('red', 'black'))

5. Превратите все номинативные переменные в бинарные/дамми. Т.е. sex и smoker должны стать бинарными (1/0), а каждое уникальное значение region – отдельной колонкой, где 1 говорит о наличии этого признака для наблюдения, а 0 – об отсутствии. Создайте новый датафрейм, где вы оставите только нумерические переменные.
data_ohe <- one_hot(as.data.table(data))
# датафрейм, построенный таким образом, состоит только из нумерических переменных
head(data_ohe, 5)
##    age sex_female sex_male    bmi children smoker_no smoker_yes
## 1:  19          1        0 27.900        0         0          1
## 2:  18          0        1 33.770        1         1          0
## 3:  28          0        1 33.000        3         1          0
## 4:  33          0        1 22.705        0         1          0
## 5:  32          0        1 28.880        0         1          0
##    region_northeast region_northwest region_southeast region_southwest
## 1:                0                0                0                1
## 2:                0                0                1                0
## 3:                0                0                1                0
## 4:                0                1                0                0
## 5:                0                1                0                0
##      charges
## 1: 16884.924
## 2:  1725.552
## 3:  4449.462
## 4: 21984.471
## 5:  3866.855
6. Постройте иерархическую кластеризацию на этом датафрейме из задания 5.
# сначала попробуем выполнить кластеризацию "руками"
# подготовка кластеров
data_ohe <- scale(data_ohe)
res.dist <- dist(data_ohe, method = "euclidean")
res.hc <- hclust(d = res.dist, method = "ward.D2")
# оценка качества кластеризации (два метода)
res.coph <- cophenetic(res.hc)
cat('Correlation between cophenetic distance and the original distance:', cor(res.dist, res.coph))
## Correlation between cophenetic distance and the original distance: 0.7891527
# визуализация
fviz_dend(res.hc, k = 5,
          cex = 0.5, 
          color_labels_by_k = TRUE, 
          rect = TRUE)

# тот же результат попробуем получить, используя библиотеку clusters 
res.agnes <- agnes(x = data, 
                   stand = TRUE,
                   metric = "euclidean",
                   method = "ward" 
                   )
fviz_dend(res.agnes, cex = 0.6, k = 5)

7. Используя документацию или предложенный учебник сделайте ещё несколько возможных графиков по иерархической кластеризации. Попробуйте раскрасить кластеры разными цветами.
grp <- cutree(res.hc, k = 5)
fviz_cluster(list(data = data_ohe, cluster = grp),
             ellipse.type = "convex", 
             repel = TRUE, 
             show.clust.cent = FALSE)

fviz_dend(res.hc, 
          cex = 0.5, 
          k = 5,
          k_colors = "jco", 
          type = "circular")

8. Сделайте одновременный график heatmap и иерархической кластеризации
library(pheatmap)
pheatmap(data_ohe)

9. Проведите анализ данных полученных в задании 5 методом PCA. Кратко проинтерпретируйте полученные результаты.
# избавимся от одного из признаков в парах sex_male/sex women, smoker_no/smoker_yes
# (коэффициент корреляциии для этих пар признаков равен 1 (возникновение dummy trap))
# то же возможно сделать и с одним из регионов - эту колонку вполне можно восстановить из
# оставшихся трёх регионов, однако сначала ознакомимся с тем, как каждый регион влияет на 
# главную компоненту
data_ohe <- subset(data_ohe, select = -c(sex_female, smoker_no))
corrplot(cor(data_ohe), method = 'number')

data.pca <- prcomp(data_ohe, 
                   scale = T)
summary(data.pca)
## Importance of components:
##                           PC1    PC2    PC3    PC4    PC5    PC6    PC7     PC8
## Standard deviation     1.3939 1.2182 1.1510 1.1496 1.0403 1.0018 0.9767 0.86822
## Proportion of Variance 0.1943 0.1484 0.1325 0.1321 0.1082 0.1004 0.0954 0.07538
## Cumulative Proportion  0.1943 0.3427 0.4752 0.6073 0.7156 0.8159 0.9113 0.98669
##                            PC9      PC10
## Standard deviation     0.36478 3.124e-16
## Proportion of Variance 0.01331 0.000e+00
## Cumulative Proportion  1.00000 1.000e+00
fviz_eig(data.pca, 
         addlabels = T, 
         ylim = c(0, 40))

fviz_pca_var(data.pca, col.var = "contrib")

fviz_contrib(data.pca, choice = "var", axes = 1)  

fviz_contrib(data.pca, choice = "var", axes = 2)

Кумулятивный объем объясненной дисперсии к PC3 ~ 47,5%, к PC5 ~ 71,5%.

Анализ переменных: Для графика Variables-PCA по оси x объяснение вариации 19.4%, по оси у - 14.8% наблюдений. В сумме 34,2%, что не очень много - PCA только лишь с двумя главными компонентами показывает невысокую эффективность.

Согласно расстоянию от 0 до периметра круга, наиболее выражен эффект переменных smoker_yes (+ smoker_no), charges, а также двух регионов region_southeast, region_northwest, и в меньшей степени bmi (то же можно наблюдать на графиках Contribution of variables to Dim-1 и Contribution of variables to Dim-2).

В некоторой степени с главной компонентой PC1 скоррелированы следующие из “влиятельных” переменных:

В некоторой степени с главной компонентой PC2 скоррелированы следующие из “влиятельных” переменных:

ggbiplot(data.pca, 
         scale=0, alpha = 0.1)

ggbiplot(data.pca, 
         scale=0, 
         groups = as.factor(data$smoker), 
         ellipse = T,
         alpha = 0.2)

Алгоритм чётко разделил два класса: курящие и некурящие.

Визуально облако точек выраженно изменяется в направлении переменных charges, smoker_yes(smoker_no пойдет в обратном направлении), а также в противоположных сторонах полигона точек находятся жители регионов north_west, northeast по сравнению с southeast. Переменная BMI изменяется примерно в том же направлении. Region_southwest стоит особняком - можно представить что там живут более молодые (скорее всего) женщины, несклонные к курению, траты на страховку которых невелики :)

10. В финале вы получили график PCA по наблюдениям и переменным. Сделайте кластеризацию данных на нём по возрастным группам.
data$age_group <- case_when(data$age < 35 ~ 'age: 21-34', 
                            data$age > 34 & data$age < 50  ~ 'age: 35-49', 
                            data$age > 49 ~ 'age: 50+')
ggbiplot(data.pca, 
         scale=0, 
         groups = as.factor(data$age_group), 
         ellipse = T,
         alpha = 0.2)

11. Подумайте и создайте ещё две номинативные переменные, которые бы гипотетически могли хорошо разбить данные на кластеры. Сделайте две соответствующие визуализации.

Переменная №1: Риск (в зависимости от трат на страховку)

data$risk_group <- case_when(data$charges <= 5000 ~ 'low', 
                             data$charges > 5000 & data$charges <= 20000 ~ 'medium',
                             data$charges > 15000 ~ 'high')

ggbiplot(data.pca, 
         scale=0, 
         groups = as.factor(data$risk_group), 
         ellipse = T,
         alpha = 0.2)

Переменная №2: ИМТ (в пределах нормы-за пределами нормы).

data$bmi_group <- case_when(data$bmi < 18 | data$bmi > 25 ~ 'not normal', 
                            data$bmi >= 18 & data$bmi <= 25 ~ 'normal')

ggbiplot(data.pca, 
         scale=0, 
         groups = as.factor(data$bmi_group), 
         ellipse = T,
         alpha = 0.2)

12. Попробуйте самостоятельно поизменять дафрейм – удалить какие-либо переменные или создать их (создавайте только дамми переменные). Ваша задача – резко поднять качество вашего анализа PCA (при этом, фактически, оперируя всё теми же данными). Кратко опишите, почему добавление той или иной дамми-переменной так улучшает PCA.

Вносимые изменения: оставим переменную smoker_no, удалим какой-либо регион и колонку children.

data_sample <- data_ohe %>% subset(select = -c(region_southwest, children))

data.pca <- prcomp(data_sample, 
                   scale = T) 
summary(data.pca)
## Importance of components:
##                           PC1    PC2    PC3    PC4    PC5     PC6     PC7
## Standard deviation     1.3909 1.2172 1.1472 1.0367 0.9902 0.86827 0.56966
## Proportion of Variance 0.2418 0.1852 0.1645 0.1343 0.1226 0.09424 0.04056
## Cumulative Proportion  0.2418 0.4270 0.5915 0.7259 0.8484 0.94267 0.98323
##                            PC8
## Standard deviation     0.36623
## Proportion of Variance 0.01677
## Cumulative Proportion  1.00000
fviz_eig(data.pca, 
         addlabels = T, 
         ylim = c(0, 40))

fviz_pca_var(data.pca, col.var = "contrib")

fviz_contrib(data.pca, choice = "var", axes = 1) 

fviz_contrib(data.pca, choice = "var", axes = 2)

Резко увеличилось качество РСА: кумулятивный объем объясненной дисперсии к PC3 ~ 59,1%, к PC5 ~ 84,8%. Бинарные переменные сами по себе являютя некоторыми “кластерами”, что облегчает алгоритму поиск кластеров. Кроме того, оставляя две дамми-переменные, созданные по одному столбцу, мы заставляем алгоритм “учитывать” этот признак дважды - то есть дополнительно добавляем в PCA то, от чего избавлялись - сильно коррелирующие переменные.